menu
close

ИИ-робот MIT ускоряет развитие солнечных технологий благодаря прорыву в анализе полупроводников

Исследователи MIT разработали автономную роботизированную систему, которая быстро анализирует фотопроводимость в полупроводниковых материалах, значительно ускоряя инновации в производстве солнечных панелей. Система на базе искусственного интеллекта выполняет более 125 точных измерений в час, выявляя области с наилучшей производительностью и ранние признаки деградации, что может привести к созданию более эффективных солнечных технологий. Этот прорыв устраняет критическое узкое место в открытии новых материалов, которое ранее замедляло развитие возобновляемых источников энергии.
ИИ-робот MIT ускоряет развитие солнечных технологий благодаря прорыву в анализе полупроводников

Команда исследователей из Массачусетского технологического института (MIT) представила революционную роботизированную систему на базе искусственного интеллекта, способную изменить подход к анализу полупроводников и ускорить разработку солнечных панелей нового поколения.

Полностью автономная система, подробно описанная в публикации Science Advances от 4 июля, измеряет фотопроводимость — ключевое электрическое свойство, определяющее реакцию материалов на свет — с беспрецедентной скоростью и точностью. За 24-часовой тест система выполнила более 3 000 уникальных измерений, работая со скоростью свыше 125 показаний в час.

«Не каждое важное свойство материала можно измерить бесконтактным способом. Если необходимо установить контакт с образцом, вы хотите сделать это быстро и получить максимум информации», — объясняет профессор Тонио Буонассиси, старший автор исследования.

Инновация сочетает три ключевые технологии: роботизированный зонд, который физически контактирует с полупроводниковыми образцами; самообучающуюся нейронную сеть, определяющую оптимальные точки измерений; и специализированный алгоритм планирования маршрута, выбирающий наиболее эффективные пути между точками контакта. Благодаря интеграции экспертных знаний в области материаловедения в ИИ-систему, исследователи научили её принимать решения на уровне профессионалов о том, где и как проводить тестирование образцов.

Этот прорыв решает фундаментальное узкое место в открытии новых материалов. Хотя учёные могут быстро синтезировать новые полупроводниковые кандидаты, ручное измерение их свойств остаётся медленным и трудоёмким процессом. Система MIT значительно ускоряет этот этап, позволяя быстрее выявлять перспективные материалы для солнечных элементов и других применений.

Детализированные измерения позволили выявить области с высокой производительностью и ранние признаки деградации материалов, которые могли бы быть упущены при традиционных тестах. Ведущий автор Александр Зимен отмечает: «Возможность собирать столь богатые данные с такой скоростью и без участия человека открывает новые горизонты для поиска и разработки высокоэффективных полупроводников».

Проект, финансируемый Министерством энергетики США, Национальным научным фондом, компанией First Solar и другими партнёрами, является важным шагом к реализации видения MIT о полностью автономной лаборатории для открытия новых материалов. Команда планирует расширить возможности системы, создав полностью автоматизированную лабораторию, объединяющую синтез, визуализацию и измерения — что потенциально может изменить подход к поиску и разработке новых материалов для чистой энергетики.

Source: Mit

Latest News